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Aplicação da inferência Bayesiana para a simulação da dinâmica de produção de sementes de plantas daninhas; Aplication of Bayesian inference for the simulation of the dynamics of weed populations of the daming plants

Vismara, Lilian de Souza
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/04/2006 PT
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No ambiente agrícola, a possibilidade de prever eventos futuros para poder estabelecer prioridades e planejar atividades são indispensáveis para um manejo adequado. Modelos matemáticos têm se tornado ferramentas valiosas para o entendimento de fenômenos e simulação de soluções de um dado sistema de interesse para diferentes condições iniciais e valores de parâmetros. O crescimento das plantas obedece a certos princípios fisiológicos que podem ser descritos, em termos quantitativos em resposta ao meio ambiente, através de equações matemáticas. Nos agrosistemas, a dinâmica da população de plantas daninhas pode ser descrita por modelos matemáticos que relacionam as densidades de sementes produzidas e de plântulas em áreas de cultivo. Os valores dos parâmetros dos modelos podem ser inferidos diretamente de experimentação e análise estatística, ou extraídos da literatura. O presente trabalho tem por objetivo investigar as particularidades dos parâmetros de modelos dinâmicos para populações de plantas daninhas, a partir de um experimento conduzido em campo, usando inferência Bayesiana via método de Monte Carlo com cadeias de Markov e analisar situações que podem alterar a dinâmica do comportamento populacional por meio de simulações.; In the agricultural environment...

Inferência bayesiana na avaliação da segurança de fundações em estacas de deslocamento.; Bayesian inference in the assessment of precast piles foundations safety.

Santos, Marcio de Souza
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/04/2007 PT
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O tema "segurança de fundações" tem merecido especial atenção, tanto na lide acadêmica quanto na prática profissional, em virtude da necessidade de se buscar soluções cada vez mais otimizantes para a dicotomia custo versus segurança, soluções essas que diferem pela forma de tratamento das incertezas envolvidas no projeto e execução das fundações. As provas de carga sobre as fundações têm desempenhado papel central na redução dessas incertezas. Ultimamente, tem-se discutido muito, particularmente no âmbito da revisão da NBR 6122, o papel das provas de carga na redução das incertezas inerentes a qualquer obra de fundações. Se é ponto pacífico que as provas de carga devem reduzir as incertezas, já não há consenso quanto aos níveis dessa redução em função do tipo e da quantidade de provas de carga, nem tampouco como a variabilidade dos resultados das provas de carga efetuadas em dada obra influenciam no fator de segurança. Desta feita, o presente trabalho apresenta uma formulação consistente para combinação das previsões de capacidade de carga de estacas de deslocamento com as informações derivadas da realização de provas de carga estáticas conduzidas até a ruptura ou ensaios de carregamento dinâmico...

Estimação de parâmetros de populações de plantas daninhas usando inferência Bayesiana; Estimation of the parameters of weeds population using Bayesian inference

Lopes, Marcel Rodrigues
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/04/2007 PT
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O banco de sementes de plantas daninhas pode vir a ser um sério problema para a atividade agrícola por manter infestações por longos períodos. A dinâmica da população de plantas daninhas pode ser representada por modelos matemáticos que relaciona as densidades de sementes produzidas e de plântulas em áreas de cultivo. Os valores dos parâmetros dos modelos podem ser inferidos diretamente de experimentação e análise estatística. O presente trabalho tem por objetivo estimar parâmetros de populações das plantas daninhas anuais denominadas Digitaria ciliares, Panicum maximum e Euphorbia heterophylla e avaliar um modelo espacial com 2 e 3 parâmetros, a partir de um experimento conduzido em cultura de Zea mays (milho) usando inferência Bayesiana.; The seeds bank of weed could be a serious problem to the agricultural activity because it maintains infestations for long periods. The dynamics of weed populations can be described by mathematical models that relates the produced seeds and seedlings densities in areas of crop. The values of the parameters of the models can be inferred from experimentation and statistics analysis. The objective of this work is to estimate parameters of anual weed populations denoted Digitaria ciliares...

Modelos de fronteira estocástica: uma abordagem bayesiana; Stochastic frontier models: a bayesian approach

Cespedes, Juliana Garcia
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 24/07/2008 PT
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A firma é o principal agente econômico para a produção e distribuição de bens e serviços. Seu constante investimento em melhorias e o aperfeiçoamento de sua capacidade produtiva, visando tornar-se cada vez mais eficiente, transforma-se em um determinante central do bem estar econômico da sociedade. O processo de medir a ineficiência de firmas baseia-se em análises de fronteiras, onde a ineficiência é medida como a distância entre os pontos observados da variável resposta e a função de produção, custo ou lucro verdadeiras, dependendo do modelo assumido para descrever a variável resposta. Existe uma variedade de formas funcionais para essas funções e algumas vezes é difícil julgar qual delas deve ser escolhida, visto que a forma verdadeira é desconhecida e pode ser somente aproximada. Em geral, na literatura, dados de produção são analisados assumindo-se modelos multiplicativos que impõem a restrição de que a produção é estritamente positiva e utiliza-se a transformação logarítmica para linearizar o modelo. Considera-se que o logaritmo do produto dada a ineficiência técnica tem distribuição contínua, independentemente de os dados serem contínuos ou discretos. A tese divide-se em dois artigos: o primeiro utiliza a inferência bayesiana para estimar a eficiência econômica de firmas utilizando os modelos de fronteira estocástica de custo com forma funcional flexível Fourier...

Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem; Classical and bayesian approach for time series models of the family GARMA with applications to count data

Philippsen, Adriana Strieder
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/03/2011 PT
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Nesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a priori conjugada para os parâmetros dos modelos e busca-se a distribuição a posteriori, a qual associada a certas funções de perda permite encontrar estimativas bayesianas para os parâmetros. Na abordagem clássica foram calculados estimadores de máxima verossimilhança, usandose o método de score de Fisher e verificou-se por meio de simulação a consistência dos mesmos. Com os estudos desenvolvidos pode-se observar que, tanto a inferência clássica quanto a inferência bayesiana para os parâmetros dos modelos em questão, apresentou boas propriedades analisadas por meio das propriedades dos estimadores pontuais. A última etapa do trabalho consiste na análise de um conjunto de dados reais...

Inferência bayesiana em modelos de regressão beta e beta inflacionados; Bayesian inference in beta and inflated beta regression models

Danilo Covaes Nogarotto
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 04/07/2013 PT
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No presente trabalho desenvolvemos ferramentas de inferência bayesiana para modelos de regressão beta e beta inflacionados, em relação à estimação paramétrica e diagnóstico. Trabalhamos com modelos de regressão beta não inflacionados, inflacionados em zero ou um e inflacionados em zero e um. Devido à impossibilidade de obtenção analítica das posteriores de interesse, tais ferramentas foram desenvolvidas através de algoritmos MCMC. Para os parâmetros da estrutura de regressão e para o parâmetro de precisão exploramos a utilização de prioris comumente empregadas em modelos de regressão, bem como prioris de Jeffreys e de Jeffreys sob independência. Para os parâmetros das componentes discretas, consideramos prioris conjugadas. Realizamos diversos estudos de simulação considerando algumas situações de interesse prático com o intuito de comparar as estimativas bayesianas com as frequentistas e também de estudar a sensibilidade dos modelos _a escolha de prioris. Um conjunto de dados da área psicométrica foi analisado para ilustrar o potencial do ferramental desenvolvido. Os resultados indicaram que há ganho ao se considerar modelos que contemplam as observações inflacionadas ao invés de transformá-las a fim de utilizar modelos não inflacionados.; In the present work we developed Bayesian tools...

Análises de coortes do stock ibérico da sardinha (Sardina pilchardus) utilizando a Inferência Bayesiana

Monteiro, J.F.G.; Azevedo, M.; Alpizar-Jara, R.
Fonte: SPE Publicador: SPE
Tipo: Parte de Livro
POR
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Neste trabalho apresenta-se uma análise de coortes utilizando a Inferência Bayesiana para a estimação dos parâmetros necessários à análise histórica da evolução do stock Ibérico de sardinha (Sardina pilchardus): estrutura em número, biomassa desovante e coe ciente de mortalidade por pesca anuais entre 1978 e 2002. Estimam-se também, o padrão relativo de exploração e os coe cientes de capturabilidade. As distribui ções a posteriori dos parâmetros foram obtidas através do método de amostragem Gibbs implementado no WinBUGS. Observam-se alterações no padrão relativo de explora ção e na capturabilidade à idade que podem ser devidas a mudanças no padrão de distribuição espacial da sardinha. Com excepção dos anos mais recentes (2000-2002), as estimativas do recrutamento, biomassa desovante e mortalidade por pesca apresentam níveis de precisão que consideramos aceitáveis. Estima-se que em 2002 houve uma diminuição do recrutamento, um aumento da biomassa desovante e um decréscimo da mortalidade por pesca para valores inferiores ao da mortalidade natural.

Avaliação da abundância de recursos pesqueiros utilizando a inferência Bayesiana

Monteiro, João Filipe Gonçalves
Fonte: Universidade de Évora Publicador: Universidade de Évora
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
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Neste trabalho apresenta-se um modelo estruturado por idades para a avaliação de recursos pesqueiros, tendo em conta duas fases: diagnóstico e prognóstico. Tomou-se a título de exemplo o stock Ibérico da sardinha (Sardina pilchardus ). Na fase de diagnóstico estimam-se os parâmetros envolvidos na análise histórica do manancial, nomeadamente a estrutura em número do stock, a biomassa desovante anual, o coeficiente de mortalidade por pesca e os coeficientes de capturabilidade utilizando a Inferência bayesiana. As distribuições a posteriori dos estimadores foram obtidas através do amostrador de Gibbs implementado no WinBUGS e a convergência das cadeias foram analisadas com o software CODA. Na fase de prognóstico realizam-se projecções estocásticas, assumindo distribuições de probabilidades para o número de indivíduos em cada idade e o coeficiente de mortalidade por pesca, tendo em conta a informação obtida na fase de diagnóstico. O recrutamento foi projectado com base na fertilidade, definida em função de uma relação stock-recrutamento, para diferentes níveis da biomassa desovante./*** Abstract - This work shows a model structured by age for fisheries stock assessment, considering two phases: diagnostic and prognostic. The Iberian stock of the sardine (Sardina pilchardus) was taken as an example. In the diagnosis phase...

Ajuste de modelos autorregressivos, na forma de modelos lineares dinâmicos, via inferência Bayesiana

Souza,Marcelo Costa; Sáfadi,Thelma
Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/10/2004 PT
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Os modelos autorregressivos têm sido utilizados para as mais diversas aplicações, a maioria pela análise clássica, na qual os parâmetros são quantidades fixas, não podendo assumir variações ao longo do tempo. Com este trabalho objetivou-se a compreensão de modelos autorregressivos de ordem 2, AR(2), representados na forma de modelos lineares dinâmicos, utilizando como processo de estimação a inferência Bayesiana. O método de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) foi utilizado para o cálculo das estimativas a partir da implementação dos algoritmos amostrador de Gibbs e "Forward Filtering, Backward Sampling - FFBS". Com base nos modelos AR(2), apresentaram-se o cálculo e a obtenção das distribuições condicionais completas para todos os parâmetros do modelo. Para avaliar o comportamento e a qualidade do ajuste, utilizaram-se duas cadeias de valores, cada uma com 8000 iterações, para três diferentes tamanhos de séries geradas, com 200, 500 e 800 observações. Como parte da aplicação, ajustou-se a série Canadian Lynx (NICHOLLS e QUIN, 1982) para diferentes fatores de desconto (0,90, 0,95 e 0,99), sendo o erro quadrático médio resultante utilizado para a comparação com o ajuste da mesma série, via inferência clássica. Um melhor ajuste para o modelo com fator de desconto igual a 0...

Análise Bayesiana no estudo do tempo de retorno das precipitações pluviais máximas em Jaboticabal (SP)

Beijo,Luiz Alberto; Vivanco,Mário Javier Ferrua; Muniz,Joel Augusto
Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/02/2009 PT
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57%
Dados históricos de precipitação máxima são utilizados para realizar previsões de chuvas extremas, cujo conhecimento é de grande importância na elaboração de projetos agrícolas e de engenharia hidráulica. A distribuição generalizada de valores extremos (GEV) tem sido aplicada com freqüência nesses tipos de estudos, porém, algumas dificuldades na obtenção de estimativas confiáveis sobre alguma medida dos dados têm ocorrido devido ao fato de que, na maioria das situações, tem-se uma quantidade escassa de dados. Uma alternativa para obter melhorias na qualidade das estimativas seria utilizar informações dos especialistas de determinada área em estudo. Sendo assim, objetiva-se neste trabalho analisar a aplicação da Inferência Bayesiana com uma distribuição a priori baseada em quantis extremos, que facilite a incorporação dos conhecimentos fornecidos por especialistas, para obter as estimativas de precipitação máxima para os tempos de retorno de 10 e 20 anos e seus respectivos limites superiores de 95%, para o período anual e para os meses da estação chuvosa em Jaboticabal (SP). A técnica Monte Carlo, via Cadeias de Markov (MCMC), foi empregada para inferência a posteriori de cada parâmetro. A metodologia Bayesiana apresentou resultados mais acurados e precisos...

Estimação de componentes de variância em características de crescimento utilizando-se máxima verossimilhança restrita e inferência bayesiana.

OLIVEIRA, C. A.; MARTINS, E. N.; FREITAS, A. R. de; ALENCAR, M. M. de
Fonte: In: SIMPÓSIO NACIONAL DE MELHORAMENTO ANIMAL, 3., 2000, Belo Horizonte, MG. Anais... Belo Horizonte : FEPMVZ, 2000. p.422-424. Publicador: In: SIMPÓSIO NACIONAL DE MELHORAMENTO ANIMAL, 3., 2000, Belo Horizonte, MG. Anais... Belo Horizonte : FEPMVZ, 2000. p.422-424.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE)
PT_BR
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66.92%
Diversos métodos para estimação dos componentes de variância tem sido proposto, os métodos apresentam, por vezes, limitações de implementação computacional, dificuldade na determinação e testes dos modelos estatísticos apropriados. No entanto, o procedimento estimação de componentes de ( co )variância apresenta-se como fase essencial no processo de avaliação genética, sendo necessário a sua implementação. O objetivo do trabalho foi estimar componentes de variância para características de crescimento em bovinos, utilizando maxíma verossimilhança : a restrita e inferência bayesiana.; 2000

Um modelo integrado de inferência Bayesiana e processos Markovianos para análise de sistemas reparáveis sujeitos a reparo imperfeito via processo de renovação generalizado

Parente Vieira da Rocha, Sérgio; Andrés López Droguett, Enrique (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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Esta dissertação trata de sistemas reparáveis que sofrem reparo imperfeito, utilizando uma classe de modelos de processos estocásticos conhecida como Processo de Renovação Generalizado (PRG), a qual permite inserir uma maior flexibilidade quanto ao tratamento de diversos níveis de reparo. Para tanto, é proposto um modelo utilizando processos Markovianos não homogêneos para analisar o comportamento dinâmico de sistemas complexos, utilizando o PRG para modelar as probabilidades de transição para estados falhos. Os parâmetros destas distribuições são estimados a partir de um outro modelo proposto de inferência Bayesiana para solução das equações do PRG, considerando a situação de escassez de dados de falha, com múltiplos modos de falha, tempos incertos de ocorrência de falha e censura na amostra. Os modelos propostos permitiram obter diversos indicadores de desempenho de confiabilidade, como disponibilidade, níveis de incerteza acerca dos parâmetros do PRG, além permitir quantificar a eficácia da manutenção em seus reparos, por exemplo. Como exemplo de aplicação dos modelos propostos, foram coletados dados reais de operação de uma válvula do tipo PCV, situada em diferentes estações de redução de pressão de gás natural...

Ajuste de modelos autorregressivos, na forma de modelos lineares dinâmicos, via inferência Bayesiana

Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
PT
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67.12%
Os modelos autorregressivos têm sido utilizados para as mais diversas aplicações, a maioria pela análise clássica, na qual os parâmetros são quantidades fixas, não podendo assumir variações ao longo do tempo. Com este trabalho objetivou-se a compreensão de modelos autorregressivos de ordem 2, AR(2), representados na forma de modelos lineares dinâmicos, utilizando como processo de estimação a inferência Bayesiana. O método de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) foi utilizado para o cálculo das estimativas a partir da implementação dos algoritmos amostrador de Gibbs e "Forward Filtering, Backward Sampling - FFBS". Com base nos modelos AR(2), apresentaram-se o cálculo e a obtenção das distribuições condicionais completas para todos os parâmetros do modelo. Para avaliar o comportamento e a qualidade do ajuste, utilizaram-se duas cadeias de valores, cada uma com 8000 iterações, para três diferentes tamanhos de séries geradas, com 200, 500 e 800 observações. Como parte da aplicação, ajustou-se a série Canadian Lynx (NICHOLLS e QUIN, 1982) para diferentes fatores de desconto (0,90, 0,95 e 0,99), sendo o erro quadrático médio resultante utilizado para a comparação com o ajuste da mesma série, via inferência clássica. Um melhor ajuste para o modelo com fator de desconto igual a 0...

Análise Bayesiana no estudo do tempo de retorno das precipitações pluviais máximas em Jaboticabal (SP)

Fonte: Editora da Universidade Federal de Lavras Publicador: Editora da Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
PT
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57%
Dados históricos de precipitação máxima são utilizados para realizar previsões de chuvas extremas, cujo conhecimento é de grande importância na elaboração de projetos agrícolas e de engenharia hidráulica. A distribuição generalizada de valores extremos (GEV) tem sido aplicada com freqüência nesses tipos de estudos, porém, algumas dificuldades na obtenção de estimativas confiáveis sobre alguma medida dos dados têm ocorrido devido ao fato de que, na maioria das situações, tem-se uma quantidade escassa de dados. Uma alternativa para obter melhorias na qualidade das estimativas seria utilizar informações dos especialistas de determinada área em estudo. Sendo assim, objetiva-se neste trabalho analisar a aplicação da Inferência Bayesiana com uma distribuição a priori baseada em quantis extremos, que facilite a incorporação dos conhecimentos fornecidos por especialistas, para obter as estimativas de precipitação máxima para os tempos de retorno de 10 e 20 anos e seus respectivos limites superiores de 95%, para o período anual e para os meses da estação chuvosa em Jaboticabal (SP). A técnica Monte Carlo, via Cadeias de Markov (MCMC), foi empregada para inferência a posteriori de cada parâmetro. A metodologia Bayesiana apresentou resultados mais acurados e precisos...

Inferencia bayesiana para algunas leyes de Lanchester

Wiper, Michael P.; Pettit, L. I.; Young, K. D. S.
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf
Publicado em /12/2000 SPA
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Lanchester (1916) introdujo una serie de ecuaciones o leyes determinísticas para modelar los números de bajas en un combate sin refuerzos. Un inconveniente de estos modelos es que no son útiles ni para la inferencia ni para la predicción, ya que el resultado de una batalla viene determinado por los parámetros del sistema y los tamaños iniciales de cada ejército. Se han propuesto varias versiones estocásticas de las ecuaciones de Lanchester. En este artículo, se resumen algunos de estos modelos y se demuestra cómo utilizar la inferencia bayesiana para estimar los parámetros importantes dada la información a priori que proviene de batallas anteriores, simulaciones, etc. y dada una muestra de datos de un combate. Finalmente, se ilustran los métodos empleados con datos reales y simulados.

Métodos MCMC para la inferencia Bayesiana

González Valero, Sergio
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: info:eu-repo/semantics/bachelorThesis; info:eu-repo/semantics/masterThesis
SPA
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En muchas aplicaciones, se asume un modelo de generación de las observaciones. Cuando se asume también ruido de medida, este modelo crea una función de verosimilitud. Dada unas medidas u observaciones recibidas, entonces en general se conoce la Función de Densidad de Probabilidad (fdp) de las mismas. La inferencia Bayesiana consiste en estimar parámetros de la fdp a posteriori minimizando un coste previamente establecido. El principal inconveniente es que para hallar estos estimadores es necesario, en general, calcular integrales muy complejas, y típicamente en varias dimensiones. En la mayoría de ocasiones esto no es posible de forma analítica. Una alternativa de aproximación estocástica para superar este inconveniente son los métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo) basados en métodos de Monte Carlo. El método MCMC que se estudiar a en este proyecto es el método Metropolis Hastings. El algoritmo Metropolis Hastings genera una serie de muestras a partir de cadenas de Markov que converge hacia la densidad objetivo. La principal limitación de este algoritmo es que la cadena generada puede quedarse atrapada en un sub-región de alta probabilidad de la densidad objetivo, como puede ser una moda, y no representar fielmente la fdp que se desee. Para evitar esto...

Inferencia Bayesiana para valores extremos; Bayesian inference for extremes

Diego Fernando de Bernardini
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/02/2010 PT
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Iniciamos o presente trabalho apresentando uma breve introdução a teoria de valores extremos, estudando especialmente o comportamento da variável aleatória que representa o máximo de uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas. Vemos que o Teorema dos Tipos Extremos (ou Teorema de Fisher-Tippett) constitui uma ferramenta fundamental no que diz respeito ao estudo do comportamento assintóticos destes máximos, permitindo a modelagem de dados que representem uma sequência de observações de máximos de um determinado fenômeno ou processo aleatório, através de uma classe de distribuições conhecida como família de distribuições de Valor Extremo Generalizada (Generalized Extreme Value - GEV). A distribuição Gumbel, associada ao máximo de distribuições como a Normal ou Gama entre outras, é um caso particular desta família. Torna-se interessante, assim, realizar inferência para os parâmetros desta família. Especificamente, a comparação entre os modelos Gumbel e GEV constitui o foco principal deste trabalho. No Capítulo 1 estudamos, no contexto da inferência clássica, o método de estimação por máxima verossimilhança para estes parâmetros e um procedimento de teste de razão de verossimilhanças adequado para testar a hipótese nula que representa o modelo Gumbel contra a hipótese que representa o modelo completo GEV. Prosseguimos...

Modelos de predição utilizando lógica fuzzy : uma abordagem inspirada na inferência bayesiana; Prediction models using fuzzy logic : an approach inspired in the bayesian inference

Felipo Bacani
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 29/05/2012 PT
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O presente trabalho tem por objetivo aplicar a teoria de conjuntos fuzzy a modelos de predição (inferência) de dados. O modelo utilizado baseia-se fortemente nas relações fuzzy em espaços contínuos (caso não matricial) e na regra de inferência modus ponens, utilizando t-normas (que neste contexto são similares à operação de cópula em estatística). é do modus ponens que surge o caráter condicional" de alguns dos termos envolvidos, e a partir daí é que a analogia com a inferência bayesiana é feita. Entretanto, são apenas analogias conceituais: o presente trabalho não lida com nenhuma distribuição de probabilidades. Na verdade, conjuntos fuzzy são tratados como distribuições de possibilidades. A metodologia proposta é utilizada com o objetivo de tornar mais precisa a previsão de um especialista, levando em conta um registro histórico sobre o problema. Ou seja, melhorar a previsão do especialista levando em conta o que ocorreu com as previsões anteriores. Para testar a metodologia, utilizou-se dados meteorológicos de temperatura e umidade provenientes de lavouras de café. Os dados foram gentilmente cedidos pelo CEPAGRI/Unicamp. Os testes foram avaliados através de dois indicadores estatísticos, `D' de Willmott e MAPE (Mean Absolute Percentage Error)...

Inferência bayesiana para distribuições de cauda longa; Bayesian inference for long-tailed distributions

Gustavo Henrique Tasca
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/02/2015 PT
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Neste trabalho, estudamos métodos de inferência bayesiana para distribuições de cauda longa, que não envolvam o cálculo da função de verossimilhança. Inicialmente, apresentamos uma análise das propriedades de distribuições de cauda pesada e seus casos particulares, como as famílias de distribuições de cauda longa, subexponenciais e de variação regular. Apresentamos algumas estatísticas e seus comportamentos amostrais, a fim de desenvolvermos medidas de diagnóstico. Para obtenção de inferências a posteriori, discutimos o método ABC de mínima entropia e outros algoritmos para verificação e seleção de modelos, que não utilizam o cálculo da função de verossimilhança. Introduzimos um novo algoritmo para seleção de modelos baseado na distribuição preditiva a posteriori, cujos resultados são validados através de simulações e análises de dados reais relacionados à hidrologia.; In this work, we study Bayesian inference methods for long-tailed distributions that don't involve the evaluation of the likelihood function. Initially, we present an analysis of the properties of heavy-tailed distributions and particular cases, as long-tailed, subexponencial and regular variation families. Some statistics are presented and their sampling behavior studied...

Estimativa de parâmetros genéticos para prolificidade e características de crescimento, em ovinos da raça Morada nNva, utilizando inferência bayesiana

SOUSA, D. R.
Fonte: 2014. Publicador: 2014.
Tipo: Teses/dissertações (ALICE) Formato: 71 f.
PT_BR
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O objetivo deste estudo foi caracterizar os parâmetros genéticos populacionais para as características peso ao nascer (PN), peso ao desmame ajustado para 112 dias de idade (P112), ganho de peso médio diário do nascimento ao desmame (GPD) e prolificidade (PROL) de ovinos da raça Morada Nova. Foram utilizados 2.666 registros de prolificidade, 3.057 de PN, 1.386 de P112 e 1.386 de GPD de animais nascidos entre 2006 e 2014 provenientes de onze rebanhos dos municípios de Morada Nova, Limoeiro do Norte, e Sobral, do Ceará, assistidos pelo Núcleo de Melhoramento Genético Participativo na raça Morada Nova. Para estimação dos componentes de (co) variância foram realizadas análises unicaracterísticas empregando-se um modelo animal linear para PN, P112 e GPD e limiar para PROL, por meio de inferência bayesiana. Distribuições não-informativas (flat) foram utilizadas para todos os componentes de (co)variância. As estimativas de herdabilidade direta estimadas para PROL, PN, P112 e GPD foram 0,10±0,06, 0,43±0,10, 0,14±0,08 e 0,13±0,07, respectivamente. Para o efeito materno, as estimativas de herdabilidade foram 0,18±0,05, 0,12±0,05 e 0,10±0,04 para PN, P112 e GPD, respectivamente. A estimativa de correlação genética entre o efeito direto e materno para PN foi de -0...